农用地分等中作物生产潜力空间插值方法研究

采用空间插值模型进行插值，形成精度高、在空间上连续分布、符合自然分布规律的作物光温或气候生产潜力，从而提高农用地分等的科学性、准确性和实用性。该文对常用的空间插值模型进行了比较分析，并采用河南省农用地分等数据进行验证，指出克立格法初始插值结果优于其它模型的初始插值结果；同时，指出由于模型的缺陷，在山区或数据稀少地区需要对初始插值进行进一步校正，以使内插结果更加接近实际，并提出了对作物光温(气候)生产潜力初始插值结果进行修正的方法。     

基于数字高程模型的复杂地形下的黑龙江平均气温空间插值

空间化的气象资源被广泛应用于生态系统模拟与农业区划中,但常规插值模型对地形复杂、气象站点稀少的地区气象要素空间分布模拟的精度不高。本文在定量分析海拔高度、经纬度等因子对气温空间分布影响的基础上,选取黑龙江1957-2004年1月、4月、7月和10月的平均气温数据,利用DEM模型和相关辅助信息进行复杂地形条件下的气象资源空间分布模拟。精度交叉验证的结果表明,基于DEM辅助相关信息的插值精度明显高于常规的逆距离权重法、样条函数法、普通克里格法,插值精度提高了0.5-0.9℃。气温的空间分布趋势也更加合理,更好的体现出气温分布的空间异质性。     

基于SWAP模型同化遥感数据的黑龙江南部春玉米产量监测

农作物种植类型的地理分布差异,气候条件差异、土壤环境不同等因素的影响,需要开展农作物生长模型参数区域化、本地化的研究工作;通过改善区域气象数据空间化方法以提升插值精度的研究,也需要得到应用的重视。针对以上问题,该文以SWAP(soil-water-atmosphere-plant model,土壤-水-大气-作物模型)模型为基础,以中国黑龙江省南部地区作为研究区域,以其主要农作物春玉米为目标作物,确定研究春玉米的作物生长模型参数,并综合考虑纬度及海拔对气温的影响情况,研究将协同克里金(coKriging)方法引入作物生长模型气象数据插值获取中,从而提高模型输入参数中气象数据精度,并以叶面积指数(leaf area index,LAI)及蒸散发(evapotranspire,ET)数据作为同化遥感数据源,通过优化玉米灌溉量和出苗日期,获取了研究区2013年的玉米产量空间分布成果,与统计资料结果对比,玉米总产量监测结果的R2达到了0.939 4,均方根误差(root mean squared error,RMSE)达到了148 065 t,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)为114 335 t。研究区15个县市区的预测单产和统计单产之间的决定系数达到了0.724 5,RMSE为598.5 kg/hm~2,MAE为531.5 kg/hm~2。研究结果表明,利用SWAP模型,以协同克里金方法获取气象数据空间插值成果作为输入数据,通过同化LAI和ET遥感数据,可以有效进行黑龙江南部区域的玉米产量遥感监测,为区域作物生长及生产力的遥感监测预测提供参考。     

西南典型岩溶区土壤硒空间分布预测

土壤硒精准预测和制图是富硒土壤资源开发利用和环境规划管理的基础。该文以西南典型岩溶区桂林永福百寿河流域为例,在分析影响土壤硒化学行为因子的基础上,通过野外样品采集和室内化学分析以及Arc GIS空间分析,获取了研究区相关地理环境因子和土壤属性因子数据。利用逐步回归方法选择土壤硒空间分布预测的辅助变量,使用协同克里格模型对非连续分布的辅助变量进行插值。在此基础上利用地理加权回归模型对土壤硒空间分布进行预测,同时以普通克里格插值结果作为参照。研究结果表明:使用地理环境因子和影响土壤硒化学行为的土壤属性因子可以提高土壤硒预测精度;协同克里格插值解决了辅助变量数据连续分布的问题;土壤硒的空间分布与地形和影响土壤硒化学行为的因子有关。     

安徽省降水量空间插值研究

高分辨率、栅格化的气候数据作为环境因子是地学模型和气候模型等相关研究的重要参数,而空间插值是获取降水量空间信息的重要途径.然而在众多空间插值方法中,并没有绝对最优的空间插值方法,只有特定条件下的最优方法.采用安徽省境内的66个气象站点及周边75个气象站点的年降水量数据,选取常用的6种空间插值方法对安徽省年降水量进行了空间化,综合分析得出安徽省降水量的空间插值方法误差顺序为:RBF相似文献   

遥感和地面数据驱动下的农业气候环境信息网格化技术研究

随着GIS技术飞速发展和遥感的应用，使得大范围细小网格上的农业气候资源各要素的计算成为可能。论文提出构建农业气候环境信息网格的基本思想。首先借助ArcGIS平台，利用DEM数据，通过Kriging插值将地理、地形因子网格化和参数化，生成了中国地区1 km×1 km网格的海拔高度、坡度、坡向等地形因子数据。其次利用MODIS数据反演得到了全国2001年月均1 km×1 km网格的地表反照率数据和大气总透射率。在获取了这些基本参数后，考虑地形和大气衰减因子，定量分析了坡度、坡向、地形遮蔽因素对太阳辐射的影响，在此基础上建立了坡地太阳辐射计算模型，最终实现了中国地区气候环境信息空间网格化。这样不仅可以弥补地区气候观测资料空缺，避免了传统方法以点代面的局限性，还可以为农业生产和科学研究提供有关气候环境信息的基础数据。     

PRISM模型在复杂地形月降雨空间插值中的可行性研究

降雨是重要的林业气象数据,如何在复杂地形环境下获取高精度的降雨数据对于研究森林生态与环境具有重要意义。以北京西北山区为例,利用PRISM模型、DEM和山地自动气象站点数据等,综合考虑海拔、坡向、距离等多种影响因子,对降雨量进行了空间插值研究,并使用GDAL输出含有地理信息的降雨分布图。为比较PRISM插值结果,对所用气象站点数据进行交叉验证,交叉验证得到的MAE为1.68mm,RMSE为2.26mm,同时高海拔地区插值精度较低海拔地区有所降低。为进一步体现PRISM方法的优越性,将其与常用的IDW插值、Kriging插值、Spline插值和Trend插值结果进行了比较。结果表明,基本所有的插值方法得到的结果都表现为降雨随高程的增加而增加,PRISM的结果最为详细,IDW和Kriging插值结果次之,Spline相对较差,甚至出现负值,Trend结果一般,缺少细节反映。结合七个验证站点数据对比,更加说明了使用PRISM模型得到的插值结果更加接近实测数据。这些结果都说明,在复杂地形条件下,PRISM比其他插值方法更能精确地表达降雨空间分布。     

农业地质背景与特色农作物品质相关性研究进展

农作物的生长主要依赖于水土条件,而水土条件除受气候影响外,又直接受地层岩性、地球化学、水文特征等农业地质背景的影响而衍生变化。所以农作物品质的优劣,又与其所处区域的农业地质背景条件有着密切的关系。本文对成土母岩、地形地貌、地球化学背景值、水文地质等农业地质背景因子和农作物品质的关系进行综述,在此基础上提出目前研究中存在的问题,以及今后农业地质背景研究趋势的展望。     

降水量空间插值方法在小样本区域的比较研究

针对降水量观测点数量少的小样本区域,寻求适合本区域的降水量空间插值方法,采用已知观测点降水量数据对待估点降水量进行预测,得到可信度较高的降水量预测结果,对指导当地生产生活具有十分重要的意义。在分析美国Upper Sangamon流域9个站点的72个月月降水量数据的基础上,比较了基于ArcGIS的普通克里金法、反距离权重法、样条函数法、趋势面法4种空间插值方法的插值结果与观测数据,分析了降水量空间插值方法对内插点和外推点的插值精度及应用不同插值方法时观测点数量对插值精度的影响。结果表明:反距离权重法较优于其他3种空间插值方法。空间插值精度随观测点数量变化而变化,对于按照距待估点距离由远及近减少观测点的选点方法,反距离权重法插值精度较高,受观测点数量影响较小,样条函数法与趋势面法受观测点数量影响较大,普通克里金法处于两者之间。     

皖南山区脐橙种植的气候适宜性分析

利用1953—2003年实测气象资料，通过与秭归地区脐橙种植的主要气候指标及脐橙生长发育所需的气候条件进行对比，分析了皖南山区的水热特点以及近年的变化趋势，评价了当地脐橙种植的气候适宜性。结果表明：与秭归相比，皖南山区的降水、日照条件相似，但热量条件差异较大；皖南山区≥10℃积温偏少影响脐橙品质，冬季极端最低气温过低是脐橙种植的主要限制因子；近年来气候变暖使得皖南山区的热量条件有所改善，对提高脐橙品质有利，但冬季热量条件与脐橙安全越冬的要求还有相当距离。因此，目前脐橙在皖南山区只能利用暖坡地带有限种植，还要注意防范冬季冻害和伏秋旱。     

基于GIS的农作物病虫害预警系统的初步建立

该研究以建立农作物病虫害预警系统为目标,使用国产SuperMap IS.NET的GIS软件作为开发平台,以C 语言作为编程语言。该系统充分使用了GIS强大的空间分析功能和RS的快速、实时、大面积获取病虫害信息的功能,实现了GIS与RS在系统中的集成。系统最终将抽象的数据转化成清晰简明的电子地图,直观明了的显示了病虫害的发生程度和空间分布规律。该文重点介绍了此预警系统的数据库设计和系统的基本功能以及预警流程;最终,使用甘肃省庆阳地区西峰区2002年的小麦条锈病相关数据,来展示该预警系统中病害预测功能的实现过程,并获得了与实际报道相吻合的预警结果。研究表明,此预警系统能够对农作物病虫害进行分类预测,并根据预警结果对病虫害进行合理的预防和防治。     

基于GIS的苹果病虫害管理信息系统

以实现苹果病虫害的高效管理与预测预报为目的，设计开发了基于GIS的苹果病虫害管理信息系统。系统以GIS技术、人工神经网络技术和Internet 技术为支撑，包括苹果病虫害基础数据处理子系统、苹果虫害预测预报子系统和苹果病虫害网络发布子系统。在基础数据处理子系统中，系统具有数据获取、数据导出、属性查询、空间查询、数据统计分析、图层编辑、插值分析等功能；在苹果虫害预测预报子系统中，系统具有病虫害图片库维护、病虫害诊断、虫害预测预报功能；在病虫害网络发布系统中，系统提供了苹果病害信息查询、苹果虫害信息查询、专题图查询、预测预报结果查询等功能；系统提供的算法可以较好地预测苹果病害的发生程度。系统作为一种工具软件可以为果树病虫害管理、田间数据分析与精细农业研究提供支持。     

基于GIS稻飞虱种群变化时空分析

稻飞虱作为水稻的主要害虫,严重的影响水稻生产。尽管采取了各种防治措施,但效果不明显。为提高稻飞虱的预测预报水平,应了解稻飞虱的时空变化规律。根据2006年广东省稻飞虱监测数据,采用基于GIS的多因子插值模型生成不同时期的稻飞虱空间危害专题图,从时间和空间角度分析比较不同时期的稻飞虱危害情况,发现稻飞虱在广东省内有明显的空间结构,即稻飞虱发生程度不仅与空间位置有关,而且其扩散具有方向性,客观地揭示了稻飞虱在广东省的时空传播规律,为科学防治稻飞虱提供了客观的依据,也为其他农作物病虫害的研究提供了方法参考。     

基于改进深度置信网络的大棚冬枣病虫害预测模型

导致冬枣病虫害发生的原因很多而且很复杂,利用传统的数学方法和神经网络(neural network,NN)很难建立正确的病虫害预测模型.由于典型的深度置信网络(deep belief network,DBN)的各层之间缺乏有监督训练,使得网络误差逐层向上传递,降低了预测模型的预测率.针对这些问题,引入冬枣病虫害的先验信息,提出一种基于环境信息和改进DBN的冬枣病虫害预测模型.在该模型中,通过无监督训练和有监督微调从冬枣生长的环境信息序列中获取可表征冬枣病虫害发生的深层特征的隐层参数,并形成新的特征集,然后在预测模型的顶层通过一个后向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)进行病虫害预测.从2014—2017年的4 a时间内,利用农业物联网传感器采集30个大棚冬枣常见的2种虫害和3种病害发生的环境信息序列6000多条,由此验证所提出的预测模型,平均预测正确率高达84.05%.与基于强模糊支持向量机、改进型NN和BPNN的3种病虫害预测模型进行了试验比较,预测正确率提高了20多个百分点.试验结果表明,该模型极大提高了大棚冬枣病虫害的预测正确率.该研究可为大棚冬枣病虫害预测提供技术参考.     

温室作物生态健康智能监护系统(GH-Healthex)的研制与测试

研制温室作物生态健康智能监护系统是为了解决目前温室环境监控系统普遍存在的自动获取的数据未与具体作物健康生育的特殊需求相结合，也未被用于病虫害的智能化防治等问题。该文报导的温室作物生态健康智能监护系统(GH-Healthex)实现了这类数据在植物健康监护和病虫害智能化防治中的利用。以番茄为研究案例，系统通过对温室环境监测数据的分析，结合作物种植知识库中番茄生长发育及其病虫害发生规律可以进行智能化决策，即当温室内出现了不利于作物生长的气象条件时，系统会自动的通过系统界面提示用户采取相应措施，以保证温室番茄的优质、高效生产。该系统提供了一个作物知识库平台，若以其他作物的种植和病虫害防治数据替代番茄数据，便能更广泛地推广应用。     

基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型

病虫害的发生将会严重影响莲藕品质与产量,开展病害诊断与识别对藕田病虫害及时对症对病诊治、提升莲藕生产质量与经济效益具有重要意义。该研究以荷叶病虫害高效、准确识别为目标,提出了一种基于改进DenseNet和迁移学习的荷叶病虫害识别模型。采用分支结构对模型的浅层特征提取模块进行改进,并在Dense Block与Transition Layer中引入Squeeze and Excitation注意力机制模块和锐化的余弦卷积,最后基于Plantvillage数据集进行迁移学习,实现了91.34%的识别准确率。该研究实现了对荷叶腐败病、病毒病、斜纹夜蛾、叶腐病、叶斑病的识别,并将改进后的模型推广应用于基于无人机图像的藕田病虫害检测,实现了病害分布可视化,可对莲藕病虫害的智能化防治提供有益指导。     

基于深度学习的作物病虫害可视化知识图谱构建

针对作物病虫害领域存在实体关系交叉关联、多源异构数据聚合能力差、知识共享困难等问题，利用知识图谱以结构化的形式描述实体间复杂关系的优势，该研究提出了一种基于深度学习的作物病虫害知识图谱构建方法。该方法在领域本体的基础上，以一种与领域语料相适应的新标注模式实现实体和关系的联合抽取。将实体和关系抽取任务转化为序列标注问题，对实体和关系进行同步标注，有效提高标注效率；为了解决重叠关系抽取问题，直接对三元组建模而不是分别对实体和关系建模，通过标签匹配和映射即可获得三元组数据。利用来自转换器的双向编码器表征量（Bidirectional Encoder Representations from Transformers，BERT）-双向长短期记忆网络（Bi-directional Long-Short Term Memory，BiLSTM）+条件随机场（Conditional Random Field，CRF）端到端模型进行试验，结果表明效果优于基于普通标注方式的流水线方法和联合学习方法中的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）+BiLSTM+CRF、BiLSTM+CRF等经典模型，F1得分为91.34%。最后，将抽取到的知识存储到Neo4j图数据库中，直观地反映知识图谱的内部结构，实现知识可视化和知识推理。该研究构建的知识图谱可为作物病虫害智能问答系统、推荐系统、智能搜索等下游应用提供高质量的知识库基础。     

宁夏南部山区农业干旱预警模型

为建立格点尺度上的农业干旱预警模型,根据自然灾害系统理论,综合干旱孕灾环境、致灾因子、承灾体的特征,选择DEM、坡度、坡向、土壤类型、历史干旱风险指数、农业投入量作为孕灾环境稳定性影响因子,选择前期干旱程度、作物水分满足率、作为致灾危险性因子,选择作物种类、作物发育期水分敏感系数、灌溉条件、作物单产水平等作为承灾体脆弱性因子,在干旱灾害系统分析的基础上,采用层次分析法（AHP）量化影响因子的影响系数,建立基于GIS和空间插值的宁南区域农业干旱预警累乘模型。检验结果表明,预警模型输出干旱等级与实测符合率达到90%以上,能准确预测未来干旱发展趋势和分布范围,比现有基于气候干旱指数的预警模型空间分辨率明显提高,模型输出结果更能反映农业干旱的发生、发展过程,模型可用于区域干旱预警和干旱趋势预测。     

传统村落空间分布下的多尺度特征及影响因素分析——以广东省263个传统村落为例

为探究传统村落空间分布与自然和社会经济要素之间的关联性,以广东省263个传统村落为研究对象,采用最近邻指数、核密度估计和Moran′s I指数等GIS空间分析方法,对广东省传统村落空间分布格局进行多尺度分析,并进一步揭示其分布特征的影响因素。研究表明：广东省传统村落在空间分布上呈现出不均衡性,从省域尺度上来看,广东省传统村落在空间上整体呈现出以“粤东北—粤中部—粤西北”为中心的高密度聚集区;从市域尺度上来看,广东省传统村落主要形成以梅州市、佛山市和清远市为核心的高密度集聚区;从自然和社会经济条件上来看,除了地形、海拔以及河网发育程度影响着传统村落的空间分布格局,交通便利度以及社会经济发展水平对传统村落空间布局和遗存也会产生直接影响。该研究能为广东省传统村落保护与开发和乡村振兴发展提供科学依据和理论参考。     

河北省春季潜在蒸散量变化特征与成因

潜在蒸散量（ET₀）是区域能量平衡和水分平衡的重要组成部分,通过探讨其历史演化规律及成因对优化调整农业生产结构及水资源合理配置至关重要。基于河北省及周边地区1968—2018年24个典型气象站点逐日气象数据,利用Penman-Monteith模型、敏感性分析、M-K检验法及空间插值方法分析了河北省ET₀时空分布特征及其影响因素。结果表明:（1）从时间分布来看,51年间,河北省春季ET₀多年均值为353.20 mm,呈下降趋势,下降幅度为-1.679 mm/10 a,其周期变化存在35年主周期及20年次周期;空间上呈现由西北向东南半环状递减趋势。（2）从影响因素来看,春季ET₀变化对平均气温、最高气温、最低气温、日照时数和平均风速均表现正敏感;对相对湿度表现为负敏感,对各个气象因子敏感程度依次为相对湿度 > 最高气温 > 日照时数 > 平均风速 > 平均气温 > 最低气温。（3）从成因的空间分布上看,河北省北部地区ET₀变化的主导气候影响因子为平均气温,中部及西部地区为相对湿度,南部及偏东部地区则转变为平均风速。研究成果可为研究区水资源综合评价及农业生产工作提供一定参考。